SPONSORED-BEITRAG Dossier Datenanalyse in Kooperation mit Acceleris

So finden Sie heraus, wie viel Ihre Unternehmensdaten wert sind

Uhr | Aktualisiert
von Martin Gerber, Big Data und Analytics Consultant für Data Mavericks, Acceleris

Daten sind allgegenwärtig, in verschiedenen Formen vorhanden und bilden kombiniert und visualisiert Muster, die ­vernetzt mit neuen Datenquellen wieder neue Muster bilden. Martin Gerber erläutert, wie diese genutzt werden können und was dies für den versteckten Wert in Unternehmensdaten bedeutet.

"Alles um uns herum lässt sich durch Zahlen wiedergeben und verstehen. Stellt man die Zahlen eines beliebigen Systems grafisch dar, entstehen Muster. Folgerung: Überall in der Natur existieren Muster." So lautet die Hypothese eines Mathematikgenies im Jahr 1998, geäussert im Low-Budget-Film "Pi" – ein amerikanischer experimenteller Thriller von Darren Aronofsky.

Daten werden von uns allen jederzeit generiert. Maschinen generieren Daten und diese sind oft in verschiedenen Formen vorhanden: Texte, Zahlen, Bilder, Positionen und viele mehr. Führen uns diese, neu kombiniert und visualisiert, nicht zu den oben genannten Mustern?

Datenauswertungen helfen im Alltag

Solche Muster sind allgegenwärtig und dienen uns als Entscheidungshilfe im Alltag. Nehmen wir eine Wetter-App: Auf der Basis einer riesigen Datenmenge, wie etwa Luftdruck und Temperatur, stellt die App diese Daten auf nutzerfreundliche Weise so dar, dass der Anwender Entscheidungen, etwa bezüglich einer geplanten zweitägigen Bergtour, fällen kann. Zusätzlich helfen hier auch Daten auf sozialen Medien, wo Personen, die gerade in derselben Gegend unterwegs sind, quasi in Echtzeit Erfahrungsberichte posten.

Daten helfen uns aber nicht nur, Entscheidungen zu treffen, sie können uns auch Entscheidungen abnehmen und unseren Komfort erhöhen. Als Beispiel sei hier die automatische Geschwindigkeitseinhaltung bei Autos genannt. Diese passt die eigene Geschwindigkeit den langsam vorausfahrenden Fahrzeugen an. Das Auto fällt also bereits Entscheide, ohne dass der Fahrer sich einbringen muss.

Unüberhörbar werden Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes laut. Mit neuen Bestimmungen wie der Europäischen Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO), die im Mai 2018 in Kraft tritt, will die EU die Verwendung und das Handling persönlicher Daten regeln. Die Schweiz zieht mit einer entsprechenden Verordnung nach. Daten und Datenschutz sind also in aller Munde.

Wie können Unternehmen unter Berücksichtigung der ­EU-DSGVO von Daten profitieren?

Abgesehen von Mitarbeiterdaten und möglichen Kundendaten können unternehmenseigene Daten ja eigentlich unbedenklich verwendet werden. Sie müssten sogar im eigenen Interesse genutzt und aufbereitet werden. Doch heute werden Datenmengen eher als Kostenblock verstanden. Sie wachsen und müssen aufwändig gelagert werden. Lagerkosten sind bekanntlich Kosten, die es in einem Unternehmen zu optimieren gilt. Und mit der Digitalisierung steigen die Datenmengen noch rasanter an – und damit der versteckte Wert darin!

Deshalb ist es Zeit, sich auf die Suche nach diesen unbekannten Unbekannten zu machen und den Wert freizulegen! Unternehmen müssen sich die Frage stellen, wie sie ihre Daten so nutzen können, dass sie ihrem Business dienen. Oder sogar neue Wertschöpfung und Innovation generieren. Angesichts der extremen Datenmenge ist das selbstredend kein einfaches Unterfangen. Werkzeuge und strukturierte Herangehensweisen, im Sinne des Design Thinkings, unterstützen dabei.

Muster erkennen, führt zu neuen Erkenntnissen

Interdisziplinäre Teams mit unterschiedlichen Sichtweisen auf ein Thema und das Unternehmen fördern zusätzlich einen kreativen Prozess und die Innovation. Sie können die richtigen Impulse setzen, damit die vorhandenen Daten eines Unternehmens in Wert umgemünzt werden können. In kurzen und schnellen Iterationen verschiedene Datenquellen zusammenzubringen und zu visualisieren, hilft, Muster zu erkennen. Diese Muster führen zu neuen Erkenntnissen und triggern erneut die Neugier. Die Neugier, weitere Analysen durchzuführen und neue Datenquellen beizuziehen. Und plötzlich entstehen wieder neue Muster!

So sind wir wieder beim Anfangszitat: "Stellt man die Zahlen (Daten) eines beliebigen Systems grafisch dar, entstehen Muster." Muster, die dem Unternehmen wertvolle Erkenntnisse und wiederum neue Handlungsanweisungen liefern können.

----------

Interview mit Martin Gerber, Big Data und Analytics Consultant für Data Mavericks bei Acceleris

"Das beste Vorgehen ist eine Kombination aus Technologie und Innovationsprozess"

Datengetriebene Geschäftsmodelle werden immer wichtiger. Schweizer Unternehmen nutzen die Potenziale jedoch noch eher unzureichend. Im Interview erklärt Martin Gerber, Big Data und Analytics Consultant für Data Mavericks bei ­Acceleris, wo­rauf es dabei für KMUs ankommt.

In Ihrem Fachbeitrag betonen Sie den Wert von Daten. Wie weit sind Schweizer Unternehmen bei der Auswertung ihrer Datenquellen?

Martin Gerber: Ich bin überzeugt, dass hier noch in allen Branchen ein riesiges Potenzial brachliegt. Basierend auf vorhandenen und täglich generierten Daten können mit weiteren Datenquellen ganz neue Aussagen gemacht werden, etwa über die Qualität eines produzierten Guts. Diese Daten können in Zusammenhang mit der Kundenzufriedenheit generiert und so die richtigen nächsten Schritte zu deren Verbesserung eingeleitet werden. Noch besser: Man kann die Fähigkeit nutzen, datengetrieben und automatisiert vorausschauende Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Welches Vorgehen raten Sie Firmen, um einen grösseren Nutzen aus bestehenden Daten zu ­gewinnen und damit neue Dienste anbieten zu können?

Das ist ein ganz wichtiger Punkt! Es geht nicht darum, in Mammutprojekten von heute auf morgen die Transformation zur "Data-driven Org." anzugehen. Das geeignete Vorgehen umfasst eine Kombination aus Technologie und kreativem Innovationsprozess. Die Technologie muss dabei unterstützen, die grossen Datenmengen, unabhängig ihrer Quelle und ihres Formats, auf einfache und schnelle Art und Weise zu verarbeiten und zu visualisieren. Um in den Daten den für das Business grössten Wert aufzudecken, ist ein kreativer, an Design Thinking orientierter Prozess in einem möglichst interdisziplinären Team zielführend! Kundenwertorientiert erarbeitet das Team iterativ diejenigen Resultate, die dem Unternehmen in kleinen Schritten neue Erkenntnisse liefern und gleichzeitig Innovation treiben sowie neue, versteckte Hinweise aufdecken können.

Was sind Ihrer Meinung nach die grössten Herausforderungen in der Datenwirtschaft?

Die Mengen und die Vielfältigkeit von Daten werden weiter zunehmen. Unstrukturierte Daten wie Bilder und Videos sind zusätzliche Treiber. Dies wird weitere Anforderungen an die Tools zur Analyse stellen. Die Verwendung der Daten wird, zumindest in nächster Zeit, immer im Zusammenhang mit dem Datenschutz betrachtet werden müssen, insbesondere in Verbindung mit Personendaten. Die entsprechende Handhabung bietet neues Businesspotenzial. Hier werden sich Tools und Beratungsdienste positionieren können.

Welche Tools oder Skills braucht es dabei?

In der technischen Dimension werden Tools benötigt, die auf einfache Weise nach Mustern suchen und diese Ergebnisse nahezu in Realtime darstellen können. Auf der Skills-Seite sind branchenspezifische Kenntnisse sehr wichtig, da diese schneller zum Ziel führen. Das interdisziplinäre Team ergänzt dieses spezifische Wissen um weitere Perspektiven und bedient sich der kollektiven Intelligenz. Der Schlüssel ist zudem die richtige Einstellung: Agil, mit grosser Neugier und Offenheit vorgehen!

Können Sie ein Beispiel nennen, das veranschaulicht, welchen zusätzlichen Wert Unternehmen aus ihren Daten schöpfen können?

Nehmen wir ein Schweizer KMU, das Gebrauchsgüter in der Schweiz produziert. Die Qualität der Produkte steht an oberster Stelle. Diese werden vor der Auslieferung in aufwändigen Testverfahren geprüft, um die Markttauglichkeit zu gewährleisten. Die abgelegten Daten werden allenfalls später auf Anfrage wiederverwendet. Der Wert steckt nun in der Summe der Testresultate. Die Analyse kann ein neues Bild über die Varianz der Qualität liefern, etwa welche Tests den Anforderungen entsprochen haben und welche unter den geforderten Richtwerten lagen. Eine Analyse dieser Resultate, zum Beispiel in Korrelation mit weiteren Datenquellen wie Raumtemperatur, Maschinenzustände, spezifischen Artikelmerkmalen oder sogar mit Wetterdaten an dieser Lokation zum entsprechenden Zeitpunkt, führt zu neuen Erkenntnissen. Massnahmen zur Qualitätsverbesserung können so zielgerichteter vorgenommen werden. Dabei werden ausschliesslich zugängliche Unternehmensdaten und öffentlich verfügbare Informationen verarbeitet.

Sie betonen auch den Stellenwert der EU-DSGVO beziehungsweise des neuen Schweizer Datenschutzgesetzes beim Umgang mit Daten. Inwiefern werden diese Gesetze einen Einfluss auf datengetriebene Geschäftsmodelle haben?

Die Transformation zu datengetriebenen Unternehmen wird unweigerlich voranschreiten. Gesetze beeinflussen den Weg, den Unternehmen heute gehen können. Umgekehrt wird die Transformation mit zunehmender Entwicklung die Gesetze beeinflussen und auch diese weiterentwickeln.

Tags
Webcode
DPF8_92686

Kommentare

« Mehr